数据分析架构及方法
数据分析方法有哪几种？五种常见的数据分析方法
数据分析方法有哪几种？五种常见的数据分析方法数据分析是当今社会中不行或缺的一项技能，它可以关心我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
然而，面对浩大的数据量和简单的业务需求，我们需要把握多种数据分析方法来解决问题。
本文将介绍五种常见的数据分析方法，包括描述性统计分析、推断统计分析、猜测分析、关联分析和聚类分析。
描述性统计分析描述性统计分析是最基本的数据分析方法之一，它主要用于对数据进行总结和描述。
通过计算数据的中心趋势(如平均值、中位数、众数)、离散程度(如标准差、方差)和分布形态(如直方图、箱线图)，我们可以了解数据的基本特征和分布状况。
描述性统计分析可以关心我们对数据有一个整体的熟悉，为后续的分析供应基础。
推断统计分析推断统计分析是在样本数据的基础上对总体进行推断的一种方法。
通过对样本数据进行抽样和假设检验，我们可以推断总体的特征和参数。
推断统计分析可以关心我们从有限的样本数据中猎取总体的信息，并对决策供应支持。
常见的推断统计分析方法包括假设检验、置信区间估量和方差分析等。
猜测分析猜测分析是通过对历史数据的分析和建模，来猜测将来大事或趋势的一种方法。
通过选择合适的猜测模型(如时间序列模型、回归模型、机器学习模型等)，我们可以利用历史数据的规律性来猜测将来的进展趋势。
猜测分析可以关心我们做出合理的决策和规划，提前应对将来的变化。
关联分析关联分析是通过挖掘数据中的关联规章和模式，来发觉不同变量之间的关系和依靠性的一种方法。
通过计算支持度和置信度等指标，我们可以找到频繁消失的项集和关联规章。
关联分析可以关心我们发觉隐蔽在数据背后的规律和关联，为市场营销、推举系统等领域供应支持。
聚类分析聚类分析是将数据集中的对象根据相像性进行分组的一种方法。
通过计算不同对象之间的距离或相像性，我们可以将数据集划分为不同的簇。
聚类分析可以关心我们发觉数据中的潜在群体和模式，为市场细分、用户分类等供应支持。
常见的聚类分析方法包括层次聚类、K均值聚类和密度聚类等。
【大数据分析】5种经典的数据分析思维和方法
5种经典的数据分析思维和方法：启方：数据分析不是个事儿在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。
就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。
数据分析里也有技巧，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。
接下来就分享常见的5种数据分析方法，分别是：公式法、对比法、象限法，二八法，漏斗法，常常多种结合一起使用。
注：主要偏思维层面的，基于业务问题对数据的探索性分析，不同于专业统计学中的数据处理方法。
一、公式法所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提到过。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解•某产品销售额=销售量 X 产品单价•销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量+ …•渠道销售量=点击用户数 X 下单率•点击用户数=曝光量 X 点击率第一层：找到产品销售额的影响因素。
某产品销售额=销售量X 产品单价。
是销量过低还是价格设置不合理？第二层：找到销售量的影响因素。
分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。
第三层：分析影响渠道销售量的因素。
渠道销售量=点击用户数X 下单率。
是点击用户数低了，还是下单量过低。
如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。
第四层：分析影响点击的因素。
点击用户数=曝光量X点击率。
是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。
通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。
公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥尽。
二、对比法对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。
一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。
通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。
数据分析中的数据模型和方法
数据分析中的数据模型和方法在数据分析领域，数据模型和方法是非常重要的概念和工具。
数据模型是一种描述现实世界问题的方式，而数据分析方法则是应用这些数据模型来解决问题的技术。
本文将介绍数据分析中常用的数据模型和方法，并探讨它们在实际应用中的作用和优缺点。
一、数据模型数据模型是对现实世界中事物关系的抽象描述，它可以帮助我们理解和组织复杂的数据。
在数据分析中，常用的数据模型包括关系型模型、层次模型、网络模型和对象模型等。
1. 关系型模型关系型模型是最常用的数据模型之一，它使用表格的形式来表示数据。
表格中的每一行代表一个数据记录，而列则代表数据的属性。
通过在不同表格中建立关系，可以实现数据之间的连接和查询。
关系型模型的优点是结构清晰、易于理解和使用，但对于大规模数据的处理效率相对较低。
2. 层次模型层次模型是一种树形结构的数据模型，它通过将数据组织成层次关系来表示。
层次模型中的每个数据记录都有一个明确的父节点和零个或多个子节点。
层次模型适用于描述具有明确层次结构的数据，例如组织结构、分类体系等。
3. 网络模型网络模型是一种图形结构的数据模型，它通过节点和链接来表示数据之间的关系。
网络模型中的数据可以有多个父节点和多个子节点，这使得它更灵活地描述了数据之间的复杂关系。
网络模型适用于描述具有多对多关系的数据，例如学生和课程之间的选课关系。
4. 对象模型对象模型是一种以对象为中心的数据模型，它通过对数据进行封装、继承和多态等操作来描述数据之间的关系。
对象模型适用于面向对象编程语言和系统，它可以更加直观地表示现实世界中的问题。
二、数据分析方法数据模型只是解决问题的基础，而数据分析方法则是具体应用数据模型来解决问题的步骤和技术。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习和人工智能等。
1. 统计分析统计分析是数据分析中最常用的方法之一，它通过收集、整理和分析数据来揭示数据中存在的规律和趋势。
统计分析可以帮助我们理解数据的分布、相关性和差异等。
数据分析方法与结构方程模型
数据分析方法与结构方程模型数据分析是指通过收集、处理和解释数据来提取有用信息的过程。
数据分析方法包括描述性统计分析、推断统计分析和预测统计分析等。
结构方程模型是一种多变量统计分析方法，可用于研究多个变量之间的关系。
描述性统计分析一般用于对数据进行描述和总结。
常用的方法包括中心趋势（如均值和中位数）和离散程度（如标准差和范围）。
描述性统计分析主要关注数据的分布，用于描述数据的集中和离散程度。
推断统计分析则是基于样本数据对总体进行推断。
常用的方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验可以用于检验两个或多个总体之间是否存在差异或关联。
置信区间估计可以用于对总体参数的置信区间进行估计。
预测统计分析是基于历史数据对未来事件进行预测或决策。
常用的方法包括回归分析和时间序列分析。
回归分析可以用于建立变量之间的关系模型，并进行预测。
时间序列分析则是基于时间的变化趋势对未来事件进行预测。
结构方程模型（SEM）是一种多变量统计分析方法，可用于研究多个变量之间的关系模型。
SEM可以用于检验理论模型的拟合度、变量间的因果关系以及模型参数的估计。
它结合了因子分析和路径分析的优点，并可以同时考虑观察变量和构念变量。
SEM的模型可以包括测量模型和结构模型。
测量模型用于评估构念的测量准确性，包括内部一致性、信度和效度等。
结构模型则用于评估变量之间的因果关系。
SEM的应用广泛，可以用于社会科学、经济学、教育学等领域。
它可以帮助研究者理解变量之间的关系，验证理论模型，进行预测和决策。
总之，数据分析方法和结构方程模型是统计学中常用的两种分析方法。
数据分析方法用于描述、推断和预测数据，帮助我们理解数据的特征和关系。
结构方程模型是一种多变量统计分析方法，可用于研究多个变量之间的关系，并帮助研究者验证理论模型和进行预测和决策。
数据分析框架总结(通用5篇)
数据分析框架总结第1篇A/B测试是一种流行的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。
简单来说，就是为同一个目标制定两个方案（比如两个页面），将产品的用户流量分割成A/B两组，一组试验组，一组对照组，两组用户特点类似，并且同时运行。
试验运行一段时间后分别统计两组用户的表现，再将数据结果进行对比，就可以科学的帮助决策。
比如在这个例子里，50%用户看到A 版本页面，50%用户看到 B 版本页面，结果 A 版本用户转化率 23%，高于 B版本的 11%，在试验流量足够大的情况下，我们就可以判定 A 版本胜出，然后将 A 版本页面推送给所有的用户。
数据分析框架总结第2篇其实结构化和公式化还残存着一些逻辑的漏洞，可以说结构化和公式化能解决80%的问题，剩下的20%则是要借助业务化来解决。
下面举个例子：如何预估上海地区的共享单车投放量？借助结构化和公式化可以从四个角度去拓展分论点：（1）从城市流动人口计算：上海市人口为2000多万，流动人口为600多万，然后通过某些指标设置需要单车的转化率；（2）从人口密度计算：上海有十几个区，有几个市中心区，市中心区人数多需求也大，而且区也可以细分成居住区等等；（3）从城市交通数据计算：根据上海各个地铁站或者公交车站的人流量来进行预估；（4）从保有自行车计算：比如上海市保有了100万辆自行车，那么根据各项指标获得转化率，换算成共享单车应该需要70万辆。
但是实际上单车是有损耗的，计算公式中应该考虑单车的消耗因素。
因此原来由结构化和公式化得出的100万的投放量其实还不够，可能要投120万辆，甚至还要持续不断地投入。
从上面的例子可以看出结构化+公式化的缺点：为分析而分析，却没有深入理解业务。
下面再举一个例子：一家销售公司业绩没有起色，对它进行分析得出结论：（1）销售人员的效率低落，因为士气低落;（2）产品质量不佳，和同期竞争对手比没有优势；（3）价格平平顾客并不喜欢。
上述三点其实还只是现象，即比较空泛的陈述，还没有分析到真正的原因。
数据分析的六种基本分析方法
数据分析的六种基本分析方法数据分析是指借助各种统计方法和工具，对收集到的数据进行系统的分析和解释，以揭示数据背后的规律和趋势，从而为决策提供有力的依据。
在进行数据分析时，我们可以运用多种分析方法来深入挖掘数据的潜力，下面将介绍六种常用的基本分析方法。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是最常见也是最基础的数据分析方法之一。
它通过对数据进行总结、分类和展示，提供对数据集的整体了解。
描述性统计分析可以通过计算中心趋势（如平均值、中位数、众数）、离散程度（如标准差、方差）和数据分布情况（如频率分布表、直方图）等方式，对数据进行描述和呈现，帮助我们了解数据的基本情况。
2. 相关性分析相相关性分析用来探究不同变量之间的关系强度和方向。
通过计算两个或多个变量之间的相关系数，我们可以判断它们之间是否存在相关关系，并了解相关关系的强度和正负方向。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
相相关性分析可以帮助我们识别出数据中潜在的关联特征，为后续的推理分析提供基础。
3. 回归分析回归分析是一种用于揭示自变量与因变量之间关系的分析方法。
回归模型可以通过已知的自变量来预测因变量的值，并通过计算回归系数和拟合优度等指标来评估模型的拟合程度。
回归分析常用于预测、趋势分析和因果关系的探究，为决策提供依据。
常见的回归分析方法有线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
4. 分类分析分类分析是将样本或观测对象按照某些特征进行分类或划分的分析方法。
通过构建分类模型，我们可以将事物划分到不同的类别或组中，并通过计算模型的准确性和召回率等指标来评估分类结果。
分类分析常用于市场细分、客户分类、欺诈检测等场景，帮助我们了解不同类别之间的差异和特征。
5. 时间序列分析时间序列分析是对具有时间顺序的数据进行分析和预测的方法。
通过对时间序列数据的趋势、季节性和周期性进行建模，我们可以预测未来的发展趋势和走势。
时间序列分析常用于经济预测、股票走势预测等领域，并可以借助ARIMA模型、指数平滑法等进行分析和预测。
基于大数据的数据分析系统架构
基于大数据的数据分析系统架构随着信息技术的发展和互联网的普及，我们正处于一个大数据时代。
大数据对于企业的发展和决策具有重要意义，因此大数据分析系统成为了必不可少的工具。
一个基于大数据的数据分析系统架构应该具备以下几个主要组成部分：1. 数据获取和存储：数据获取是数据分析的第一步，需要从不同的数据源中提取数据。
数据源可能包括企业内部的数据库、第三方数据提供商、社交媒体等。
数据获取的方式可以通过数据抓取、API接口、日志收集等方式实现。
获取到的数据需要经过清洗和预处理，然后按照一定的数据模型进行存储，常用的数据存储方式包括关系型数据库、分布式数据库、NoSQL数据库等。
2. 数据处理和分析：数据处理是对原始数据进行加工和转换的过程，包括数据清洗、数据整合、数据转换等。
数据分析是对处理完的数据进行挖掘和分析，根据具体的需求可以采用不同的数据分析方法，比如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
数据处理和分析可以使用各种编程语言和工具来实现，如Python、R、Hadoop等。
3. 数据可视化和报告：数据可视化是将处理完的数据以图表、地图等形式展示出来，让用户直观地看到数据的关系和趋势。
数据报告是对数据分析结果的总结和解释，以及对业务决策的建议。
数据可视化和报告可以通过各种可视化工具和报告生成工具来实现，如Tableau、Power BI等。
4. 数据安全和隐私：大数据中存储了海量的个人隐私和敏感信息，因此数据安全和隐私保护是非常重要的。
数据安全包括数据加密、权限控制、访问日志监控等措施，以确保数据不被非法访问和篡改。
隐私保护包括数据匿名化、脱敏处理等措施，以保护用户的个人隐私。
5. 系统性能和可扩展性：大数据分析系统需要处理海量的数据，因此系统性能是非常重要的。
系统应该具备高吞吐量、低延迟的特性，以提高数据处理和分析的效率。
系统应该具备可扩展性，能够动态地扩展资源和处理能力，以应对不断增长的数据量和用户需求。
大数据架构的介绍及分析
大数据架构的介绍及分析随着互联网和信息技术的快速发展，大数据成为了我们日常生活中无法逃避的话题。
大数据架构是指为了处理大规模数据而设计的计算机系统架构。
它能够高效地存储、处理和分析海量数据，帮助我们从数据中挖掘出有价值的信息，为企业决策提供支持。
本文将介绍大数据架构的基本概念、组成要素以及分析其优势和挑战。
1.数据源和数据收集：大数据架构的第一步是确定数据源和数据收集方式。
数据源可以是企业内部的各种业务系统、传感器数据等，也可以是外部的社交媒体、公共数据库等。
数据的采集可以通过批量导入、实时流处理等方式进行。
2. 数据存储：大数据架构需要能够高效地存储海量数据。
传统的关系型数据库在这方面存在一定的局限性，因此大数据架构通常会使用分布式文件系统（如Hadoop HDFS）、列式存储数据库（如HBase）或者NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）来存储数据。
3. 数据处理：大数据架构需要具备强大的数据处理能力。
MapReduce 是一种常见的分布式计算模型，广泛用于大数据处理。
除此之外，还可以使用Spark等内存计算框架来加速数据处理和分析。
4. 数据分析和挖掘：大数据架构的最终目的是从数据中挖掘出有价值的信息。
为此，需要使用数据分析和挖掘工具，如Hadoop、Spark、Python等，通过统计分析、机器学习等方法来处理数据，并得出对业务决策有意义的结论。
1.处理海量数据：大数据架构能够高效地处理海量数据，能够应对快速增长的数据量。
2.高可伸缩性：大数据架构采用分布式计算和存储方式，可以根据需要进行水平扩展，提高系统的可伸缩性。
3.实时性和高性能：大数据架构能够实现数据的实时处理和分析，提供实时性和高性能的数据服务。
4.多样性数据支持：大数据架构能够处理多样性的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
然而，大数据架构也面临一定的挑战：1.数据安全和隐私保护：随着大规模数据的存储和处理，数据的安全性和隐私性面临更多的挑战，需要采取相应的安全和隐私保护措施。
业务、应用、数据、技术架构结构化方法
业务、应用、数据、技术架构结构化方法在当今信息化时代，业务、应用、数据和技术架构已成为企业发展的四大支柱。
为了更好地管理和优化这四大领域，结构化方法应运而生。
本文将详细介绍业务、应用、数据和技术架构的结构化方法，帮助读者深入了解并运用这些方法，以提高企业运营效率。
一、业务架构结构化方法1.梳理业务流程：通过流程图、泳道图等工具，对企业现有业务流程进行梳理，识别关键环节、瓶颈和优化点。
2.制定业务策略：根据企业战略目标，分析业务发展需求，制定业务架构规划，明确业务架构的发展方向。
3.设计业务架构：基于业务流程和策略，构建业务架构模型，包括业务模块、业务组件和业务服务等。
4.业务架构评估：通过评估业务架构的成熟度、稳定性和可扩展性，为业务优化和调整提供依据。
二、应用架构结构化方法1.分析应用需求：深入了解业务需求，识别关键应用功能，为应用架构设计提供输入。
2.设计应用架构：根据应用需求，设计应用架构，包括应用模块、应用组件和应用接口等。
3.选择技术栈：根据应用架构设计，选择合适的技术栈，确保应用的高效、稳定运行。
4.应用架构评估：对应用架构进行性能、安全、可维护性等方面的评估，以确保应用架构的合理性。
三、数据架构结构化方法1.数据资产识别：对企业数据进行分类和梳理，识别关键数据资产，为数据架构设计提供基础。
2.设计数据架构：基于数据资产识别，构建数据架构模型，包括数据源、数据存储、数据处理和数据服务等。
3.数据治理：制定数据治理策略，确保数据的准确性、一致性和安全性。
4.数据架构优化：通过数据架构评估，发现潜在问题，不断优化数据架构，提升数据价值。
四、技术架构结构化方法1.技术选型：根据业务、应用和数据需求，选择合适的技术平台和工具。
2.设计技术架构：构建技术架构模型，包括硬件、软件、网络、安全等方面。
3.技术架构评估：对技术架构进行性能、可扩展性、稳定性等方面的评估，以确保技术架构的合理性。
4.技术架构迭代：根据业务发展和技术演进，不断优化和调整技术架构，以适应企业发展的需求。
大数据分析平台总体架构方案
大数据分析平台总体架构方案1.数据采集层：该层负责从各个数据源收集原始数据，并进行数据清洗和预处理。
数据源可以包括传感器设备、网站日志、社交媒体等。
在数据清洗和预处理过程中，可以对数据进行去噪、过滤、转换等操作，确保数据的质量和准确性。
2.数据存储层：该层负责存储清洗和预处理后的数据。
可以选择关系型数据库、非关系型数据库或分布式文件系统等存储技术来存储数据。
数据存储层需要保证数据的可靠性、高效性和可扩展性。
3.数据计算层：该层负责对存储在数据存储层的数据进行计算和分析。
可以使用批处理、流处理、图计算等技术来进行数据处理。
具体的计算和分析过程包括数据聚合、数据挖掘、机器学习等。
4.数据可视化层：该层负责将计算和分析的结果以可视化的形式展示给用户。
可以使用各种可视化工具和技术来实现数据可视化，如图表、报表、仪表盘等。
数据可视化层可以帮助用户更直观地理解和分析数据。
5.安全和管理层：该层负责保护数据的安全性和保密性，包括数据的加密、权限控制和访问控制等。
同时还可以对数据进行备份、灾难恢复和性能监控等管理操作，确保数据平台的稳定和可靠。
6.接口和集成层：该层负责与其他系统和应用进行接口和集成。
可以提供API接口和数据交换协议，使得其他系统和应用能够与大数据分析平台进行数据交互。
此外，还可以集成各种数据源和数据工具，方便用户的数据分析和处理。
以上是一个典型的大数据分析平台总体架构方案。
在实际应用中，可以根据具体的需求和场景进行调整和优化。
同时，还需要考虑性能、可靠性、可扩展性和成本等方面的因素来选择和设计相应的技术和架构。
详解数据分析体系构成框架
为什么需要数据分析体系在很多不成熟的公司中，虽然也有使用数据去验证产品的思路，但是他们在实际工作中往往是这样取用数据的：▪产品部同事找到数据分析师，问他昨天刚上线的版本用户点击率是多少。
▪运营部同事找到数据分析师，问他前两天上线的拉新活动是否带来了用户量的增加。
▪领导找到数据分析师，问他这两天的订单量是否有所增长，上月交易额环比增长是多少。
可见，各个岗位都会有自己的数据需求，所以数据分析师只能逐个地进行数据计算。
由于人力资源有限，数据分析师往往无法及时反馈所有的数据需求，这将会导致一些运营活动或产品规划错过最佳的时机。
例如，在“双11”前夕想要准备“双11”促销活动，却迟迟拿不到过往的运营活动数据。
正是基于这样或那样的原因，很多企业演化出了一类数据产品——数据仪表盘，如图1所示。
▲图1 数据仪表盘数据仪表盘就是将各个数据需求方常关注的数据汇总在一张报表中，这样大家可以在这里统一看到整个产品的用户数、交易数等的变化，能在一定程度上满足大家对数据的需求。
但是随之而来的新问题如下。
▪产品部的同事抱怨：虽然看到昨天新上的版本中用户转化率下跌了，但是根本看不出来原因是什么，说不定是运营部的活动导致的。
▪运营部的同事抱怨：我虽然看到了拉新数，但我有三个用户拉新渠道，到底哪个拉新渠道的拉新能力最强，带来的用户质量最高呢？面对这样的进阶需求，就需要一套完整的数据分析体系来做支撑，进而来帮助我们掌握数据变化情况并快速定位变化背后的原因。
数据分析体系概念的常见误区一提到数据分析体系，常见的一个认知误区就是将数据分析体系等同于单一的某一个数据分析产品，如活动运营监控平台、用户画像平台等。
其实这里最大的错误就是将一个体系割裂开来，只看到了承载数据的产品而没有重点关注使用者的使用方法，就好像认为数据分析一定要有一把“利刃”，但是却不去关心舞剑者的功力一样。
最早提出这一认知的是钱学森先生，他在系统工程学中提出了软系统概念：任意一个体系要想发挥正确价值，必须通过产品与使用者这两部分共同协作，这两者合二为一称为软系统。
数据分析常用规范总结-结构规范及写作
数据分析常用规范总结-结构规范及写作数据分析是将数据有效的组织和展示出来，并且与决策者进行沟通和交流，从而体现数据的分析的价值，这就需要做好分析报告。
数据分析中的结构规范及写作包括以下这些：1. 架构清晰、主次分明：数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。
虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式，但总的来说作为议论文的一种，大部分的分析报告还是适用总-分-(总) 的结构。
推荐学习金字塔原理，中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。
行文结构先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。
对于不太重要的内容点到即止，舍弃细枝末节与主题不相关的东西。
2. 核心结论先行、有逻辑有依据：结论求精不求多。
大部分情况下，数据分析是为了发现问题，一份分析报告如果能有一个最重要的结论就已经达到目的。
精简的结论能降低阅读者的阅读门槛，相反太繁琐、有问题的结论100个=0。
报告要围绕分析的背景和目的以及要解决的问题，给出明确的答案和清晰的结论；相反，结论或主题太多会让人不知所云，不知道要表达什么。
分析结论一定要基于紧密严谨的数据分析推导过程，尽量不要有猜测性的结论，太主观的结论就会失去说服力，一个连自己都没有把握的结论千万不要在报告里误导别人。
但实际中，部分合理的猜测找不到直观可行的验证，在给出猜测性结论的时候，一定是基于合理的、有部分验证依据前提下，谨慎地给出结论，并且说明是猜测。
如果在条件允许的前提下可以通过调研/回访的方式进行论证。
不回避“不良结论”。
在数据准确、推导合理的基础上，发现产品或业务问题并直击痛点，这其实是数据分析的一大价值所在。
3. 结合实际业务、建议合理：基于分析结论，要有针对性的建议或者提出详细解决方案，那么如何写建议呢？首先，要搞清给谁提建议。
不同的目标对象所处的位置不同，看问题的角度就不一样，比如高层更关注方向，分析报告需要提供业务的深度洞察和指出潜在机会点，中层及员工关注具体策略，基于分析结论能通过哪些具体措施去改善现状。
基于大数据的数据分析系统架构
基于大数据的数据分析系统架构一、引言随着大数据时代的到来，数据分析在各行各业中的重要性日益凸显。
为了有效地利用和分析大数据，构建一个高效可靠的数据分析系统架构至关重要。
本文将介绍一种基于大数据的数据分析系统架构，旨在满足数据分析的需求，提高数据处理和分析的效率。
二、系统架构概述该系统架构采用了分布式计算和存储技术，以应对大数据量和高并发的需求。
主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个模块。
1. 数据采集模块数据采集模块负责从各种数据源中采集数据，并将其转化为可处理的格式。
该模块可以支持多种数据源，如数据库、日志文件、传感器等。
数据采集模块还可以进行数据清洗和预处理，以提高数据质量和减少噪声。
2. 数据存储模块数据存储模块负责将采集到的数据进行存储和管理。
该模块采用分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或者分布式数据库（如Apache Cassandra）来存储数据。
分布式存储系统可以提供高可靠性和可扩展性，以应对大规模数据的存储需求。
3. 数据处理模块数据处理模块负责对存储在数据存储模块中的数据进行处理和计算。
该模块采用分布式计算框架（如Apache Spark）来实现数据的并行处理。
数据处理模块可以进行各种类型的计算任务，如数据聚合、数据清洗、数据转换等。
4. 数据分析模块数据分析模块负责对处理后的数据进行分析和挖掘。
该模块可以采用各种数据分析算法和技术，如机器学习、数据挖掘和统计分析等。
数据分析模块可以根据用户需求生成可视化报告和分析结果，以匡助用户做出决策。
三、系统架构详述1. 数据采集模块数据采集模块可以采用多种方式来采集数据，如使用API接口、爬虫技术或者传感器设备等。
采集到的数据可以经过清洗和预处理，以去除无效数据和噪声。
数据采集模块可以通过分布式消息队列（如Apache Kafka）来实现数据的实时传输和异步处理。
2. 数据存储模块数据存储模块采用分布式文件系统或者分布式数据库来存储数据。
企业数据分析的架构和方法
具备自己部门指标导出的权限，且与其他部门的配合并不影响绩效任务，所以这种跨部门采集数据的过程往往效率奇低。
而数据分析最关键的就在于汇集更多的数据和更多的维度来发现规律，所以以往的数据分析多是做最基础的对比分析以及帕累托分析，少有使用算法来对数据进行挖掘的动作，因为越少的指标以及越少的维度将会使得算法发挥的效果越差。
2、指标维度少在以往的企业中，数字化管理更多的体现在日常运维工作中，对于客户端的数据采集虽然从很早以前就已经开展，CRM系统的诞生已经有很久的时间了，但是一直以来客户端的数据维度却十分缺失，其原因在于上述这些途径所获得的数据多为客户与企业产生交互之后到交互结束之间的数据，但是这段时间只是这个客户日常生活中很少的一部分内容，客户在微博，微信上的行为特点，关注的领域或是品牌，自身的性格特点等，可以说一个客户真正的特点、习惯，仅通过与企业的交互是无从知晓的，因此难以挖掘出有效的结论。
3、少使用算法在上述制约条件下，可想而知数据分析人员对于算法的使用必然是较少的，因为数据分析依赖于大量的指标、维度以及数据量，没有这三个条件是难以发挥算法的价值的，而在排除掉算法后，数据分析人员更多的只能是针对有限的数据做最为简单的分析方法，得出浅显易懂的分析结论，为企业带来的价值则可以想象。
4、数据分析系统较弱目前的数据分析多采用excel，部分数据分析人员能够使用到R或SPSS等软件，但当数据量达到T B 或PB单位级别时，这些软件在运算时将会消耗大量时间，同时原始的数据库系统在导出数据时所花费的时间也是相当长的，因此对大数据量的分析工作，常规的系统支撑难以到达要求。
（目前市面上较好的有纽带线CRM系统的数据分析工具）二、技术革命与数据挖掘得益于互联网对于人们生活的影响逐渐增大，我们发现数据正在疯狂的增长。
今天一个人一天的时间中有将近一半是在互联网中度过的，一方面这些使用互联网的交互都是能够被捕捉记录的，一方面由于碎片化时间的使用，客户与企业交互的机会也变的越来越频繁，进一步保障了客户数据的丰富。
数据分析系统设计方案
数据分析系统设计方案1. 简介数据分析系统是一种用于处理和分析大量数据以得出有价值的洞察和结论的软件系统。
本文档介绍了一个基于云平台的数据分析系统的设计方案，旨在帮助组织和企业更好地利用数据来指导决策和业务发展。
2. 系统架构数据分析系统的架构如下图所示：+------------------------+| 数据采集与存储模块 |+------------------------+||+---------------------------------------------+| 数据处理与分析模块 |+---------------------------------------------+||+---------------+| 数据可视化模块 |+---------------+整个系统分为三个核心模块：数据采集与存储模块、数据处理与分析模块以及数据可视化模块。
2.1 数据采集与存储模块数据采集与存储模块负责从不同的数据源采集数据，并将其存储在数据仓库中。
该模块可以与各种数据源进行集成，包括数据库、文件系统、传感器等。
数据采集可以通过轮询、订阅或事件驱动等方式进行。
在存储方面，可以选择关系型数据库、NoSQL数据库或分布式文件系统等。
2.2 数据处理与分析模块数据处理与分析模块是整个系统的核心部分，它负责从数据仓库中提取数据，并对其进行清洗、转换和计算。
该模块可以使用各种数据处理工具和算法来处理数据，如ETL工具、机器学习算法等。
经过处理和分析后的数据可以用于生成报表、建立预测模型、进行关联分析等。
2.3 数据可视化模块数据可视化模块用于将处理和分析后的数据以可视化形式展示。
通过使用图表、图形和仪表盘等可视化工具，用户可以更直观地理解和分析数据。
该模块还可以提供交互式功能，使用户能够自由探索数据，并进行数据过滤和切片等操作。
3. 系统特性本系统具有以下几个重要特性：3.1 可扩展性系统采用云平台作为基础设施，可以根据需求动态调整资源。
大数据系统架构分析及应用
大数据系统架构分析及应用大数据系统架构是指为应对海量数据处理需求而设计的系统，它是由多个组件和模块组成的，通过合理组织和协同工作，能够高效地存储、处理和分析大数据。
大数据系统架构通常由以下几层组成：1. 数据采集层：负责从各种数据源（如服务器日志、传感器数据、社交媒体等）采集数据，并将数据传输到存储层。
这一层的关键是高效地获取和传输海量数据。
2. 存储层：主要分为两个部分，即离线存储和实时存储。
离线存储使用分布式文件系统（如HDFS）或列式数据库（如HBase）来存储海量数据，以便后续的离线批处理。
实时存储使用NoSQL数据库（如Cassandra、MongoDB）或内存数据库（如Redis）来存储数据流以支持实时的查询和分析。
存储层的目标是可靠地存储数据，并提供高吞吐和低延迟的数据访问。
3. 处理层：这一层负责数据处理和分析。
离线处理使用分布式计算框架（如Hadoop MapReduce）或流式处理引擎（如Apache Storm）进行批处理和微批处理。
实时处理使用流式处理引擎（如Apache Flink）或消息队列（如Kafka）进行实时流处理。
处理层的目标是高效地进行数据处理和分析，并提供实时性能和可伸缩性。
4. 查询和可视化层：这一层用于用户查询和数据可视化。
通常使用关系数据库（如MySQL）或搜索引擎（如Elasticsearch）来支持复杂的查询。
同时，还可以使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI）将数据以易于理解的方式展示给用户。
大数据系统架构的应用非常广泛。
在金融领域，大数据系统可以用于风险管理、欺诈检测和交易分析。
在电子商务领域，大数据系统可以用于个性化推荐、广告定向和用户行为分析。
在制造业，大数据系统可以用于质量控制、设备预测性维护和供应链优化。
在医疗领域，大数据系统可以用于疾病预测、个体化治疗和医疗资源管理。
此外，大数据系统还可以用于城市管理、能源管理、交通优化等领域。
基于大数据的数据分析系统架构
基于大数据的数据分析系统架构随着大数据技术的不断发展和普及，数据分析已经成为了企业发展的重要手段。
而基于大数据的数据分析系统架构的设计和建设，对于企业来说也变得至关重要。
本文将从系统架构的设计理念、技术要点和应用场景三个方面，介绍基于大数据的数据分析系统架构。
一、系统架构的设计理念1. 分布式架构基于大数据的数据分析系统需要处理海量的数据，而传统的数据处理方式已经无法满足需求。
系统架构采用分布式技术，将数据分散存储在不同的节点上，并且通过并行计算的方式进行处理，以提高数据处理的效率和性能。
2. 弹性扩展由于数据量的增长是不可预测的，因此系统架构需要具备弹性扩展的特性，可以根据实际需求对计算和存储资源进行动态调整。
这样可以在资源使用效率和成本之间找到平衡。
3. 数据安全数据安全是企业数据分析系统设计的重要考虑因素之一。
系统架构需要具备可靠的数据备份和恢复机制，严格的权限控制和访问日志记录，以保证数据的安全和完整性。
4. 数据管理数据的管理包括数据采集、数据清洗、数据存储和数据检索等过程。
系统架构需要确保数据能够高效地被采集、清洗和存储，并且能够根据需要进行快速的检索和查询。
2. 数据挖掘和机器学习数据分析系统往往需要进行数据挖掘和机器学习等高级数据处理技术。
这些技术可以帮助企业从海量的数据中找到有价值的信息和规律，为企业决策提供支持。
3. 数据可视化数据可视化是数据分析系统的重要组成部分，它可以通过图表、地图等方式将数据进行直观展示，从而更好地理解数据的含义和趋势。
4. 实时处理除了批处理数据分析外，实时数据分析也越来越重要。
因此系统架构需要具备实时处理数据的能力，以支持实时数据分析和监控。
三、应用场景1. 金融行业金融行业的数据量庞大，而且数据的价值很高。
基于大数据的数据分析系统可以帮助金融机构从海量的数据中挖掘有用的信息，辅助风险控制、营销分析、信用评估等业务。
2. 电子商务行业电子商务行业需要对用户行为数据进行分析，以改善用户体验、提高销售转化率等。
数据分析的六种基本分析方法
数据分析的六种基本分析方法数据分析是一项重要的工作，可以帮助我们深入了解数据背后的规律和趋势。
在处理大量数据时，合理使用分析方法是必不可少的。
本文将介绍六种基本的数据分析方法，包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、假设检验、时间序列分析和聚类分析。
一、描述性统计分析描述性统计分析是最常见的数据分析方法之一，它主要用于描述数据的基本特征。
常见的描述性统计分析指标包括均值、中位数、标准差等。
通过计算和分析这些指标，我们可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态，从而得到对数据的整体认识。
二、相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间是否存在相关关系的方法。
通过计算相关系数，我们可以判断变量之间的线性相关程度。
常用的相关系数有Pearson相关系数和Spearman相关系数。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关联性，为后续分析和决策提供依据。
三、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的方法。
它可以通过建立模型来预测一个或多个自变量对因变量的影响。
在回归分析中，我们可以选择不同的回归模型，例如线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
回归分析可以帮助我们理解变量之间的因果关系，并进行预测和决策。
四、假设检验假设检验是用来验证研究假设是否成立的方法。
在假设检验中，我们首先提出一个原假设和一个备择假设，然后通过样本数据来判断原假设是否支持。
常见的假设检验方法有t检验和F检验等。
通过假设检验，我们可以进行推断统计分析，从而判断研究结果的可靠性和显著性。
五、时间序列分析时间序列分析是一种用于分析时间序列数据的方法。
时间序列数据是按时间顺序排列的观测数据，它通常包含趋势、周期和季节性等特征。
通过时间序列分析，我们可以揭示数据的周期性变化和趋势演变，并进行未来预测。
常用的时间序列分析方法有移动平均法和指数平滑法等。
六、聚类分析聚类分析是一种用于将数据划分为不同类别或群组的方法。
在聚类分析中，我们根据样本数据的相似性将其划分为若干个组。
基于大数据的数据分析系统架构简版
基于大数据的数据分析系统架构引言概述:随着大数据时代的到来，数据分析系统架构扮演着至关重要的角色。
基于大数据的数据分析系统架构能够帮助企业从海量的数据中获取有价值的信息和洞察，从而支持决策制定和业务优化。
本文将详细介绍基于大数据的数据分析系统架构，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等五个大点。
正文内容:1. 数据采集1.1 数据源选择：根据业务需求和数据特点，选择合适的数据源，如传感器数据、日志数据、社交媒体数据等。
1.2 数据获取：通过API接口、爬虫等方式实时或定期获取数据，并确保数据的完整性和准确性。
1.3 数据清洗：对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、处理缺失值、处理异常值等，以提高后续分析的准确性和可信度。
2. 数据存储2.1 存储架构选择：根据数据量和访问需求选择合适的存储架构，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
2.2 数据分区：将数据按照一定的规则进行分区存储，以提高数据的查询效率和可扩展性。
2.3 数据备份和恢复：建立合理的数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理3.1 数据提取和转换：从存储系统中提取数据，并进行必要的转换和整合，以满足后续分析的需求。
3.2 数据建模：根据业务需求和分析目标，对数据进行建模和转换，如特征工程、维度建模等。
3.3 数据计算和聚合：利用分布式计算框架，对数据进行计算和聚合，以支持复杂的数据分析和挖掘算法。
4. 数据分析4.1 探索性数据分析：通过可视化和统计分析等手段，对数据进行探索，发现数据的分布、关联性和异常情况等。
4.2 预测建模：基于历史数据和机器学习算法，构建预测模型，用于预测未来的趋势和结果。
4.3 决策支持：根据数据分析的结果，提供决策支持和优化建议，帮助企业做出更明智的决策。
5. 数据可视化5.1 可视化工具选择：选择合适的可视化工具，如Tableau、Power BI等，以展示数据分析的结果和洞察。
数据分析架构及方法
数据分析架构及方法数据分析架构和方法是指在进行数据分析工作时所使用的一套系统化的方法和流程。
它包含了对数据的收集、清洗、存储、处理和分析等一系列环节，并结合相应的技术工具和算法，以实现对数据的深入理解和提取有用信息的目的。
下面将详细介绍数据分析架构和方法的主要内容。
首先，数据分析架构的主要环节包括数据收集、数据清洗、数据存储、数据处理和数据分析。
数据收集是指从各种数据源中获取原始数据的过程。
数据源可以包括数据库、文件、传感器、用户交互、第三方接口等。
数据收集的方式可以通过批处理、实时流处理、爬虫等实现。
在数据收集阶段，需考虑数据的有效性、完整性、准确性等因素。
数据清洗是对原始数据进行预处理和清洗的过程。
原始数据常常包含噪声、缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗以提高数据的质量。
数据清洗的过程包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值、转换数据格式等。
数据存储是将清洗后的数据保存在合适的介质中，以备后续的数据处理和分析。
常用的数据存储方式有关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、云存储等。
数据存储的选择需要考虑数据规模、数据类型、处理速度、数据安全性等因素。
数据处理是对存储的数据进行加工和处理的过程。
数据处理的目的是从原始数据中提取有用的信息和知识。
常用的数据处理方法有数据转换、数据集成、数据规约、数据变换等。
数据处理的技术工具包括SQL语言、ETL工具、数据挖掘工具等。
数据分析是对处理后的数据进行深入分析和挖掘的过程。
数据分析的目的是探索数据中的关联、趋势和规律，并从中获取有价值的信息和解决方案。
常用的数据分析方法有统计分析、机器学习、数据可视化等。
数据分析的结果可以用于业务决策、风险预测、市场推广等领域。
其次，数据分析方法的选择取决于具体的分析目标和数据特点。
常用的数据分析方法主要包括统计分析、机器学习和数据挖掘。
统计分析是使用统计学原理和方法对数据进行分析和解释的过程。
它可以帮助我们了解数据的分布、趋势、关联等特征。
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数据分析架构及方法一、数据分析曾存在的缺点在今天的各类型企业中，数据分析岗位已经基本得到普及和认可，这个岗位的核心任务往往是支撑运营和营销，将企业内部的数据，客户的数据进行分析和总结，形成以往工作情况的量化表现，以及客户的行为趋势或特征等。
如果从更宏观的角度来认识数据分析岗位的话，每一个数据分析人员都明白，其实数据分析岗位要达到的目标就是希望通过数据来发现潜在的规律，进而帮助预测未来，这一点同数据挖掘的目标一致。
那么为什么在大多数公司都已经具备的数据分析岗位基础上，今天却还是在反复提到数据挖掘这个概念，我们就需要来看看数据分析都有哪些是没有做到的内容。
1、数据分散多数数据分析岗位在公司中的岗位设置是隶属在单一业务部门中作为一个支撑岗，只有少数的公司是将数据分析作为一个独立的部门。
其差异性在于，前者的数据分析所能分析的内容仅限于自身部门所输出的指标，比如投诉部门只看投诉处理过程中的数据，销售部门只看销售过程中的数据，一旦涉及到需要将各类指标汇总分析的情况，这种组织架构就会带来极大的负面影响，由于不同部门具备自己部门指标导出的权限，且与其他部门的配合并不影响绩效任务，所以这种跨部门采集数据的过程往往效率奇低。
而数据分析最关键的就在于汇集更多的数据和更多的维度来发现规律，所以以往的数据分析多是做最基础的对比分析以及帕累托分析，少有使用算法来对数据进行挖掘的动作，因为越少的指标以及越少的维度将会使得算法发挥的效果越差。
2、指标维度少在以往的企业中，数字化管理更多的体现在日常运维工作中，对于客户端的数据采集虽然从很早以前就已经开展，CRM系统的诞生已经有很久的时间了，但是一直以来客户端的数据维度却十分缺失，其原因在于上述这些途径所获得的数据多为客户与企业产生交互之后到交互结束之间的数据，但是这段时间只是这个客户日常生活中很少的一部分内容，客户在微博，微信上的行为特点，关注的领域或是品牌，自身的性格特点等，可以说一个客户真正的特点，习惯，仅通过与企业的交互是无从知晓的，因此难以挖掘出有效的结论。
3、少使用算法在上述制约条件下，可想而知数据分析人员对于算法的使用必然是较少的，因为数据分析依赖于大量的指标、维度以及数据量，没有这三个条件是难以发挥算法的价值的，而在排除掉算法后，数据分析人员更多的只能是针对有限的数据做最为简单的分析方法，得出浅显易懂的分析结论，为企业带来的价值则可以想象。
4、数据分析系统较弱目前的数据分析多采用excel，部分数据分析人员能够使用到R或SPSS等软件，但当数据量达到TB或PB单位级别时，这些软件在运算时将会消耗大量时间，同时原始的数据库系统在导出数据时所花费的时间也是相当长的，因此对大数据量的分析工作，常规的系统支撑难以到达要求。
二、技术革命与数据挖掘得益于互联网对于人们生活的影响逐渐增大，我们发现数据正在疯狂的增长。
今天一个人一天的时间中有将近一半是在互联网中度过的，一方面这些使用互联网的交互都是能够被捕捉记录的，一方面由于碎片化时间的使用，客户与企业交互的机会也变的越来越频繁，进一步保障了客户数据的丰富。
同时在大数据技术的支撑下，今天的系统能够允许对这些大规模的数据量进行高效的分析。
因此数据分析人员也能够开始使用一些较为抽象的算法来对数据做更为丰富的分析。
所以数据分析正式进入到了数据分析2.0的时代，也就是数据挖掘的时代了。
三、数据处理流程数据分析也即是数据处理的过程，这个过程是由三个关键环节所组成：数据采集，数据分析方法选取，数据分析主题选择。
这三个关键环节呈现金字塔形，其中数据采集是最底层，而数据分析主题选择是最上层。
四、数据采集数据采集即是如何将数据记录下来的环节。
在这个环节中需要着重说明的是两个原则，即全量而非抽样，以及多维而非单维。
今天的技术革命和数据分析2.0主要就是体现在这个两个层面上。
1、全量而非抽样由于系统分析速度以及数据导出速度的制约，在非大数据系统支撑的公司中，做数据分析的人员也是很少能够做到完全全量的对数据进行收集和分析。
在未来这将不再成为问题。
2、多维而非单维另一方面则在于数据的维度上，这在前边同样提及。
总之针对客户行为实现5W1H的全面细化，将交互过程的什么时间、什么地点、什么人、因为什么原因、做了什么事情全面记录下来，并将每一个板块进行细化，时间可以从起始时间、结束时间、中断时间、周期间隔时间等细分；地点可以从地市、小区、气候等地理特征、渠道等细分；人可以从多渠道注册账号、家庭成员、薪资、个人成长阶段等细分；原因可以从爱好、人生大事、需求层级等细分；事情可以从主题、步骤、质量、效率等细分。
通过这些细分维度，增加分析的多样性，从而挖掘规律。
五、数据分析方法选取数据分析方法是通过什么方法去组合数据从而展现规律的环节。
从根本目的上来说，数据分析的任务在于抽象数据形成有业务意义的结论。
因为单纯的数据是毫无意义的，直接看数据是没有办法发现其中的规律的，只有通过使用分析方法将数据抽象处理后，人们才能看出隐藏在数据背后的规律。
数据分析方法选取是整个数据处理过程的核心，一般从分析的方法复杂度上来讲，我将其分为三个层级，即常规分析方法，统计学分析方法跟自建模型。
我之所以这样区分有两个层面上的考虑，分别是抽象程度以及定制程度。
其中抽象程度是说，有些数据不需要加工，直接转成图形的方式呈现出来，就能够表现出业务人员所需要的业务意义，但有些业务需求，直接把数据转化成图形是难以看出来的，需要建立数据模型，将多个指标或一个指标的多个维度进行重组，最终产生出新的数据来，那么形成的这个抽象的结果就是业务人员所需要的业务结论了。
基于这个原则，可以划分出常规分析方法和非常规分析方法。
那么另一个层面是定制程度，到今天数学的发展已经有很长的时间了，其中一些经典的分析方法已经沉淀，他们可以通用在多用分析目的中，适用于多种业务结论中，这些分析方法就属于通用分析方法，但有些业务需求确实少见，它所需要的分析方法就不可能完全基于通用方法，因此就会形成独立的分析方法，也就是专门的数学建模，这种情况下所形成的数学模型都是专门为这个业务主题定制的，因此无法适用于多个主题，这类分析方法就属于高度定制的，因此基于这一原则，将非常规分析方法细分为统计学分析方法和自建模型类。
1、常规分析方法常规分析方法不对数据做抽象的处理，主要是直接呈现原始数据，多用于针对固定的指标、且周期性的分析主题。
直接通过原始数据来呈现业务意义，主要是通过趋势分析和占比分析来呈现，其分析方法对应同环比及帕累托分析这两类。
同环比分析，其核心目的在于呈现本期与往期之间的差异，如销售量增长趋势；而帕累托分析则是呈现单一维度中的各个要素占比的排名，比如各个地市中本期的销售量增长趋势的排名，以及前百分之八十的增长量都由哪几个地市贡献这样的结论。
常规分析方法已经成为最为基础的分析方法，在此也不详细介绍了。
2、统计学分析方法统计学分析方法能够基于以往数据的规律来推导未来的趋势，其中可以分为多种规律总结的方式。
根据原理多分为以下几大类，包括有目标结论的有指导学习算法，和没有目标结论的无指导学习算法，以及回归分析。
其中有指导的学习算法简单说就是有历史数据里边已经给出一个目标结论，然后分析当各个变量达到什么情况时，就会产生目标结论。
比如我们想判断各项指标需要达到什么水平时我们才认定这个人患有心脏病的话，就可以把大量的心脏病人的各项指标数据和没有心脏病的正常人的各项指标数据都输入到系统中，目标结论就是是否有心脏病，变量就是各项指标数据，系统根据这些数据算出一个函数，这个函数能够恰当的描述各个指标的数据与最终这个是否是心脏病人之间的关系，也就是当各个指标达到什么临界值时，这个人就有心脏病的判断，这样以后再来病人，我们就可以根据各项指标的临界值。
这个案例中的函数就是算法本身了，这其中的算法逻辑有很多种，包括常见的贝叶斯分类、决策树、随机森林树以及支持向量机等，有兴趣的朋友可以在网上看看各种算法的逻辑是怎么样的。
另外无指导的学习算法因为没有一个给定的目标结论，因此是将指标之中所有有类似属性的数据分别合并在一起，形成聚类的结果。
比如最经典的啤酒与尿布分析，业务人员希望了解啤酒跟什么搭配在一起卖会更容易让大家接受，因此需要把所有的购买数据都放进来，然后计算后，得出其他各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近，也就是同时购买了啤酒的人群中，都有购买哪些其他的商品，然后会输出多种结果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，这每个商品都可以成为一个聚类结果，由于没有目标结论，因此这些聚类结果都可以参考，之后就是货品摆放人员尝试各种聚类结果来看效果提升程度。
在这个案例中各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近就是算法本身了，这其中的逻辑也有很多中，包括Apriori等关联规则、聚类算法等。
另外还有一大类是回归分析，简单说就是几个自变量加减乘除后就能得出因变量来，这样就可以推算未来因变量会是多少了。
比如我们想知道活动覆盖率、产品价格、客户薪资水平、客户活跃度等指标与购买量是否有关系，以及如果有关系，那么能不能给出一个等式来，把这几个指标的数据输入进去后，就能够得到购买量，这个时候就需要回归分析了，通过把这些指标以及购买量输入系统，运算后即可分别得出，这些指标对购买量有没有作用，以及如果有作用，那么各个指标应该如何计算才能得出购买量来。
回归分析包括线性及非线性回归分析等算法。
统计学分析方法还有很多，不过在今天多用上述几大类分析方法，另外在各个分析方法中，又有很多的不同算法，这部分也是需要分析人员去多多掌握的。
3、自建模型自建模型是在分析方法中最为高阶也是最具有挖掘价值的，在今天多用于金融领域，甚至业界专门为这个人群起了一个名字叫做宽客，这群人就是靠数学模型来分析金融市场。
由于统计学分析方法所使用的算法也是具有局限性的，虽然统计学分析方法能够通用在各种场景中，但是它存在不精准的问题，在有指导和没有指导的学习算法中，得出的结论多为含有多体现在结论不精准上，而在金融这种锱铢必较的领域中，这种算法显然不能达到需求的精准度，因此数学家在这个领域中专门自建模型，来输入可以获得数据，得出投资建议来。
在统计学分析方法中，回归分析最接近于数学模型的，但公式的复杂程度有限，而数学模型是完全自由的，能够将指标进行任意的组合，确保最终结论的有效性。
六、数据分析主题选取在数据分析方法的基础上，进一步是将分析方法应用在业务需求中，基于业务主题的分析可以涉及太多的领域，从客户的参与活动的转化率，到客户的留存时长分析，再到内部的各环节衔接的及时率和准确度等等，每一种都有独特的指标和维度的要求，以及分析方法的要求，以我个人的经验来看，主要分析主题都是围绕着营销、运营、客户这三大角度来开展的。